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J-GLOBAL ID：202202218070015262   整理番号：22A0780596

運転スタイル認識可能運転者操舵行動のための確率モデル【JST・京大機械翻訳】

A Probabilistic Model for Driving-Style-Recognition-Enabled Driver Steering Behaviors

著者 (7件)： Deng Zejian (Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Chu Duanfeng (Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Wu Chaozhong (Intelligent Transportation Systems Research Center, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Liu Shidong (First Development Department, China Automotive Technology and Research Center Company, Ltd., Tianjin, China) ,  Sun Chen (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Canada) ,  Liu Teng (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Canada) ,  Cao Dongpu (Department of Mechanical and Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Waterloo, Canada)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 3  ページ： 1838-1851  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,運転スタイルを決定し,運転者特性を考慮した運転者ステアリングモデルを設計するフレームワークを提案した。第1に,主成分分析(PCA)とK-平均クラスタ化を利用して,30人の参加者を,慎重な,中等度,および攻撃的運転者に分類する。次に,一般的ステアリングモデルをモデル予測制御方法に基づいて確立した。その後,最大横方向加速度は,運転者特性を表現するための重要な指標として抽出され,分類された運転者から成るデータセットを用いて,確率的モデルによって較正される。そのうえ,点推定モデルと間隔推定モデルを,確率的プログラミングベースのステアリングモデルにおける駆動スタイルと調整制約を決定するために活用する。最後に,シミュレーション実験は,攻撃的運転者と慎重な運転者の間の実際の出力軌跡の変動を示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  確率的計画法 ,  *運転 ,  *運転者 ,  クラスタ化 ,  *モデル ,  *確率モデル ,  主成分分析 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： モデル予測制御 ,  推定モデル ,  横加速度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 運転者  (TB01040V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： スタイル ,  操舵 ,  行動 ,  確率モデル